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Enregistrement W1758835002 · doi:10.7202/1030483ar

La conjugaison des facteurs contextuels, organisationnels et individuels comme déterminant de la sensibilité des PME au sujet du développement durable

2015· article· fr· W1758835002 sur OpenAlexaffvenue
François Labelle, Josée St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les recherches sur le développement durable (DD) au sein des PME se multiplient depuis 10 ans. Elles ont permis de clarifier les principaux concepts et de partager un ensemble de constats, particulièrement à propos des « freins à l’engagement » et des retombées positives liées à celui-ci. Malgré ce volume de travaux, nous savons peu de choses sur les facteurs qui favorisent cet engagement, si ce n’est que les valeurs du dirigeant l’alimentent. Mais qu’en est-il des autres déterminants possibles ? L’intérêt de cette question est lié d’une part au constat d’une nécessaire implication des PME pour s’approcher d’un réel DD et, d’autre part, aux besoins des pouvoirs publics et des organismes d’accompagnement qui souhaitent « mieux » soutenir les dirigeants dans la mise en place des pratiques de DD. Les résultats d’une enquête à laquelle ont répondu 314 dirigeants de PME québécoises révèlent qu’une combinaison de facteurs contextuels, organisationnels et individuels a une influence sur la sensibilité des PME au DD. Ainsi, pour les accompagner sur cette voie, il faut agir à la fois sur les contextes dans lesquels elles opèrent, notamment auprès des organismes régionaux où elles sont implantées, sur leurs capacités organisationnelles, particulièrement celles liées à l’innovation, et surtout sur les valeurs du dirigeant. Cependant, ces actions devront être modulées selon la taille des PME, laquelle joue un rôle majeur sur les facteurs à mobiliser.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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